Plugins

Widget de baleia fixo no canto para a GUI web do DSH — saldo, uso do dia e custo por turno com tarifas de horário de ponta/fora de ponta; bolhas editáveis de alerta de saldo e orçamento diário; fila de bolhas personalizadas baseada em módulos com escolhas ponderadas A/B e linhas ou imagens aleatórias; mais de 30 modelos de fornecedores (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax e outros) com saldo por modelo e cota de assinatura; além de som ao concluir tarefas, áudio importado, papéis personalizados e um gerenciador de recursos. Somente local, sem telemetria.

Custo de API por sessão e diário, orçamento com % de uso, saldo oficial, dashboard de histórico e sincronização de preços oficiais com um clique, incluindo tarifação de horário de pico/fora de pico.

Leitura aprofundada de livros e artigos em cinco modos (rápido, profundo, mapa de conhecimento, Feynman, livro completo) com relatórios de afirmação-evidência-dados, mapas mentais Mermaid/XMind, comparação em lote, verificação prévia de orçamento, progresso transparente de tarefas em segundo plano e exportações em MD/HTML a partir de URLs, arquivos ou texto colado.

Mascote flutuante de desktop DSH com 12 animações de estado autorais para requisições, ferramentas, compaction, arquivo e melhoria de prompts; ocupação de contexto ao vivo; um Razão Vitalícia persistente entre sessões; totais por provedor/modelo, tendências por hora e vistas de 7/30 dias; alternância de tema escuro/claro; estimativas de custo opcionais (desativadas por padrão) com editor visual de preços e alerta de orçamento mensal; importação ZIP de skins no lado do cliente; exportação de uso JSON/CSV; leituras de painel somente de snapshot com indexação incremental em segundo plano; e melhoria de prompts opt-in com pré-visualização editável e envio ao compositor DSH.

Executor de lotes fora do pico para DeepSeek Harness: os usuários definem tarefas durante horários movimentados — prompt, estratégia, prioridade, workspace, arquivos bloqueados — e as liberam manualmente; o plugin então executa o lote automaticamente dentro de janelas fora do pico definidas pelo usuário. Cada execução passa por cinco verificações de pré-voo (workspace, git HEAD, sha256 de arquivos bloqueados, adequação à janela, orçamento diário), suporta quatro estratégias de execução (única / iterativa / amostragem / revisão) e três níveis de autonomia (L1 por tarefa, L2 lote, L3 totalmente automático), e fecha o ciclo com um relatório matinal contendo diffs, gasto real e economia de um livro-razão diário alinhado com a tarifação oficial de pico/vale.

Combine seus modelos e orçamentos de tokens com cada função, então deixe o DSH delegar subagentes especializados por tipo de tarefa. Cobre análise de arquitetura, UI/UX, implementação de código, exploração da base de código e pesquisa de documentação, com configuração automática mais esforço de raciocínio e permissões de ferramentas por função.

Orçamentos de pensamento por requisição, um backend de compactação e uma aba de configurações para a linha local Qwen3.8 (llama.cpp ou NInfer).

Observabilidade de tokens local-first em quatro categorias: painéis persistentes por sessão/provedor/modelo/dia, tendências, sinais de orçamento e anomalias, estimativas de tarifas públicas, exportações agregadas seguras, e análise de uso ou trajetória de sessão com opt-in explícito.

Servidor MCP de dados financeiros de ações A chinesas: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/candles/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/conciliação/fundos/índices) sobre THS REST oficial gratuito (principal) + AKShare (reserva) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão do orçamento de contexto (-72,2% medido no lado dos resultados) e um lago offline de 10 anos de dados de mercado. BYOK.

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

Orçamentos de uso e tetos de custo por plugin na cascata llm/stream: contabilidade de uso por modelo, orçamentos por sessão e mensais com transições de aviso/bloqueio, janelas de latência e uma estimativa de pegada de carbono.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

Servidor MCP de dados financeiros do mercado A-share da China para o harness: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/K-lines/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/reconciliação/fundos/índices) sobre THS free REST oficial (primário) + AKShare (fallback) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão de orçamento de contexto (medido -72,2% no lado de resultados) e um lake offline de 10 anos de dados de mercado; BYOK.

Lê os ficheiros que o AGENTS.md referencia com importações @path e injeta o seu conteúdo no contexto do modelo no início da sessão, com orçamentos de bytes, reinjeção após compaction e um cartão de definições em seis idiomas.

Pesquisa profunda como modo de agente: um único laço revisado que planeja, pesquisa em rodadas paralelas adaptativas conduzidas pelas lacunas que os próprios pesquisadores declaram, sintetiza um relatório citado e depois o revisa de forma adversarial, em vez de um script que o modelo reescreve por chamada. As perguntas que o orçamento de rodadas nunca alcançou são nomeadas no relatório em vez de serem descartadas.

Medidor local-first de uso e custo para a interface web do DSH: botão composer com custo da sessão e saldo em tempo real; painel com um gráfico diário/de 7 dias empilhado por modelo, tarifado por intervalos efetivos de preço de tabela (a página oficial de preços é sincronizada diariamente), níveis mensais de uso com um cartão de compartilhamento em canvas, alertas de pressão de contexto em 30/50/85% com /compact em um clique, alertas de orçamento e uma verificação de atualização do npm dentro do painel com atualização em um clique.

Rastreamento de custos com preços de um catálogo online (models.dev + OpenRouter, mais de 8000 modelos, cada chamada precificada ao seu valor instantâneo): linha de custo por turno, separador Custo que atribui o gasto a saída de ferramenta / saída de modelo / prompt do sistema / comandos, orçamento, previsão mensal, ~166 moedas com taxa em tempo real, e uma ferramenta de agente bill_stats.

Memória de longo prazo governada para o DeepSeek Harness: registro de evidências somente para adição, com proteções de escrita, afirmações em 7 níveis de autoridade, cadeias de substituição e injeção pré-etapa com orçamento e cotas por domínio.

Memória de longo prazo em markdown entre sessões, com estrutura LLM-Wiki e persona SOUL.md, injetada no início da sessão (por padrão só após a primeira mensagem do usuário e só na sessão ativa), com fluxos remember/recall/consolidate/forget, skill de memória embutida, ferramentas de migração pack/unpack e um lembrete de recall em primeira pessoa ocioso. Traz observabilidade e manutenção: orçamento de bloco de boot por arquivo, carimbo automático de last_access, painel somente leitura de saúde da memória, compilador declarativo de índice, grafo de memória interativo, consultas estruturadas (tag/tipo/saliência) e sugestões de links cruzados. O payload de boot caiu ~23%.

Companheiro de sessão com quatro módulos: exportação inteligente de conversas (Markdown/PDF/JSON/imagem longa PNG, com redação de privacidade e ZIP em lote), resumos de transferência de contexto com salvamento/importação de modelos, otimização de custo de API (preços oficiais em tempo real, agendamento por horário de pico/fora de pico, orçamentos diários/mensais, roteamento de modelos) e busca global em conversas com localização no chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API)

Um HUD de canto para o DeepSeek Harness que mostra, em um relance, a pressão de tokens da sua sessão, o custo por modelo e o uso diário/mensal, com orçamento e saldo editáveis que acompanham seus gastos por você. Um painel de tokens fixo no canto inferior direito: veja em tempo real a pressão da sessão e o gasto estimado por modelo. Orçamento e saldo podem ser editados com um clique, e o uso de cada dia e mês fica registrado.

Visão de uso e custo para o DeepSeek Harness: agrega o uso real de tokens dos logs de sessão existentes, fixa cada custo no preço do momento do evento e mostra os gastos do mês e de hoje em relação a um orçamento, em um cartão da barra lateral ou em uma pílula da barra de entrada.

Revisões de advisor que convergem por rodadas, um modo de engenharia cujas escritas exigem um token de design, escalonamento de uma tarefa para um modelo mais forte e consulta paralela multimodelo; uma página de configurações edita as rotas de modelo, timeouts e orçamentos.

Correção de compaction para gateways qwen3.8-27b alojados em NInfer: desativa o thinking nas chamadas de compaction de contexto e de título de sessão do dsh para que o raciocínio xhigh deixe de consumir todo o orçamento de saída; a mesma ideia aplica-se a outros métodos de arranque, mas este pacote destina-se apenas ao NInfer.